#最小二乘法
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.array([[100],[113],[90],[89],[60],[70],[50],[45],[55],[78]])								
y=np.array([[301],[324],[285],[296],[200],[260],[300],[120],[180],[245]])

model=LinearRegression()	             
model.fit(x,y)

y2=model.predict(x)		            #predict 预测值，返回值是二维数组	
x_test=np.array([[103],[115],[90],[89],[60],[70],[50],[45],[55],[78]])
y_test=np.array([[301],[344],[275],[276],[206],[210],[160],[124],[190],[235]])
#计算三个值评估化指标
mse=np.average((y2-np.array(y))**2) #均方误差/average加权平均数
rmse=np.sqrt(mse)		            #均方根误差(开根号)
r2=model.score(x_test,y_test)	                #预测准确率
#输出三个值
print("均方误差为：",mse)		     #输出均方误差
print("均方根误差为：",rmse)		 #输出均方根误差
print("预测准确率为：",r2)		     #输出预测准确率